Pylab inline что значит

3. Магические команды matplotlib

Я предполагаю, что вы так же как и я, работаете в дистрибутиве Python Anaconda и используете IPython в оболочке Jupyter Notebook. Если это так, то начнем мы с магических команд. Дело в том, что matplotlib может выводить графики на экран разными способами (использовать различные backend-ы). Для начала проверим версию библиотеки и backend, который используется по умолчанию. Создайте новый блокнот и выполните в первой ячейке следующий код:

Если вы работаете в интерактивном режиме Python или IPython, то используемым backendom скорее всего окажется Tk или Qt. Но если мы работаем в Jupyter, то нам нужен backend способный работать с браузером, т.е. основанный на javascript.

Что бы выбрать backend можно воспользоваться командой matplotlib.use(«backend_name») . Backend, который необходим для работы в Jupyter называется nbagg:

Нужно сразу заметить, что такое подключение backend-а необходимо выполнять перед командой import matplotlib.pyplot as plt .

Установить backend можно так же с помощью магических команд IPython: %matplotlib backend_name . Для следующих экспериментов перезапустим ядро (Kernel -> Restart) и попробуем выполнить следующий код без всяких установок backend-а и магических команд:

Все что вы увидите:

Никакого графика нет. Тем не менее matplotlib создал объект графика и его осталось только отобразить, точнее осталось указать чем именно этот график должен отображаться.

Давайте добавим в начало кода магическую команду:

В результате появится сообщение:

В сообщении говорится, что используется backend Qt, и, действительно появилось новое окошко с графиком:

У такого способа построения графики есть целый ряд преимуществ, например, интерактивность. Однако, построение интерактивной графики, возможно и с помощью %matplotlib notebook . Давайте изменим первую строчку в нашем коде и посмотрим, что получится:

Как видите, график появился не в отдельном окне, а прямо внутри вашего блокнота, при этом он так же интерактивен.

Если в других ячейках выполнить код, который строит графики, то они появятся в той же области. Выполните следующий код в ячейке ниже и убедитесь в этом:

В таком интерактивном режиме, график моментально реагирует на все изменения в данных, что очень похоже на интерактивный режим самого языка Python. Давайте двинемся дальше и рассмотрим еще одну магическую команду.

Снова немного изменим наш код:

После выполнения данной команды, график будет построен прямо в браузере под ячейкой в которой выполнен код. Команда %matplotlib inline указывает, что график необходимо построить все в той же оболочке Jupyter, но теперь он выводится как обычная картинка. Данный способ удобен тем, что позволяет проводить очень много экспериментов в рамках одного окна (точнее web-страницы). В этом статическом режиме, никакие изменения не отобразятся до тех пор пока не будет выполнена команда plt.show() Именно этой магической командой мы и будем пользоваться в дальнейшем. Но не забывайте, два предыдущих способа вывода графиков могут так же оказаться весьма полезны.

Кстати, магические команды, так же как и команды импорта библиотек, распространяются на весь блокнот (и все его ячейки), поэтому, команды: %matplotlib , %matplotlib notebook и %matplotlib inline достаточно указывать один раз в самой первой ячейке. Целесообразнее всего именно так и поступить — указать в первой ячейке команду %matplotlib inline и больше не вводить ее. Ну а я, для особо нетерпеливых новичков, которые читают с середины, буду указывать эту команду в каждом примере.

Источник

Automatically run %matplotlib inline in IPython Notebook

Every time I launch IPython Notebook, the first command I run is

Is there some way to change my config file so that when I launch IPython, it is automatically in this mode?

7 Answers 7

The configuration way

IPython has profiles for configuration, located at

/.ipython/profile_* . The default profile is called profile_default . Within this folder there are two primary configuration files:

Add the inline option for matplotlib to ipython_kernel_config.py :

matplotlib vs. pylab

Usage of %pylab to get inline plotting is discouraged.

It introduces all sorts of gunk into your namespace that you just don’t need.

%matplotlib on the other hand enables inline plotting without injecting your namespace. You’ll need to do explicit calls to get matplotlib and numpy imported.

The small price of typing out your imports explicitly should be completely overcome by the fact that you now have reproducible code.

I think what you want might be to run the following from the command line:

If you don’t like typing it at the cmd line every time then you could create an alias to do it for you.

The setting was disabled in Jupyter 5.X and higher by adding below code

And in previous versions it has majorly been a warning. But this not a big issue because Jupyter uses concepts of kernels and you can find kernel for your project by running below command

This gives me the path to the kernel folder. Now if I open the /Users/tarunlalwani/Documents/Projects/SO/notebookinline/bin/../share/jupyter/kernels/python3/kernel.json file, I see something like below

So you can see what command is executed to launch the kernel. So if you run the below command

So now if we update our kernel.json file to

And if I run jupyter notebook the graphs are automatically inline

Note the below approach also still works, where you create a file on below path

But the disadvantage of this approach is that this is a global impact on every environment using python. You can consider that as an advantage also if you want to have a common behaviour across environments with a single change.

So choose which approach you would like to use based on your requirement

Источник

Блокнот ipython —pylab inline: масштабирование сюжета

Можно ли увеличить масштаб графика, если активирован встроенный режим? Особенно в отношении 3D-графиков вращение и масштабирование является необходимой функцией.

6 ответов

Теперь благодаря mpld3 очень просто включить увеличение встроенных графиков!

Все, что вам нужно сделать, это установить mpld3 ( pip install mpld3 ), а затем добавить это в свой блокнот:

Теперь ваши графики получат меню панели инструментов в левом нижнем углу, в котором вы можете включить масштабирование мыши 🙂

В настоящее время самое близкое, что вы можете сделать, это перерисовать его в большем размере, используя функцию figsize . Он рассчитывает на размеры в дюймах, что поразило меня, когда я впервые попробовал его использовать.

Есть несколько установок для богатого бэкэнда, который позволял бы манипулировать графиками в реальном времени, используя HTML5, но я думаю, что пройдет еще несколько месяцев, прежде чем он будет готов.

Если вы используете ноутбук на локальном компьютере, на данный момент самым простым вариантом может быть не использовать встроенный режим, поэтому графики всплывают в виде отдельных окон.

Теперь вы можете использовать %matplotlib notebook вместо %matplotlib inline , и вы сможете взаимодействовать со своими графиками.

matplotlib.use(‘nbagg’) у меня тоже не сработало. Я нашел mdplt3 довольно медленным. Вместо увеличения я закончил с изменением размера своей фигуры (увеличив размер), используя этот пост: Настройки ширины графика в блокноте ipython

mpld3 замедлил работу моих ноутбуков. Я считаю, что лучше использовать nbagg бэкэнд, который предоставляет те же интерактивные инструменты но также позволяет сохранять графики с помощью контекстного меню:

Еще один хороший пример, который появился недавно, заключается в том, чтобы передать работу на заговор:

Пусть они обрабатывают рендеринг, панорамирование и масштабирование для вас!

Источник

pylab=inline fig.show() non-existent in notebook #1612

Comments

dwf commented Apr 16, 2012

I have some code that draws some plots and I notice it raises an AttributeError on the show() method of a figure object. I don’t really know the details but I assume that IPython is somehow providing its own backend. Inspecting a figure object created with backend ‘tk’ or ‘wx’ I notice that show() doesn’t seem to be a bound method but a function, pointing at the respective backend’s implementation of show() ?

It seems like figure objects should provide this in the context of notebook inline plotting, even if it’s a no-op, for the sake of not breaking existing code.

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

fperez commented Apr 16, 2012

Could you provide us with a full traceback as well as at least the snippet that triggers the problem (if it’s not easy to produce a small, self-contained example)? It will make the debugging far easier.

dwf commented Apr 16, 2012

It’s just an AttributeError: ‘Figure’ object has no attribute ‘show’ with the traceback entirely in my own code.

Here’s a snippet that runs fine in ipython —pylab but raises the AttributeError in ipython notebook —pylab=inline :

fperez commented Apr 16, 2012

Mmh, I see. It turns out that .show() is a method that gets added dynamically after the fact by the backends, which monkeypatch the figure object:

That’s kind of nasty, because it means all backends have to manually go around patching up the figure objects they create. I’m pinging here @jdh2358 and @mdboom to get their take on this one. Guys, did I misunderstand things? I thought all a backend needed to do was to implement the handful of things our inline backend does. I’m happy to fix our code if that’s really where the problem is (and probably will regardless, to alleviate @dwf’s problems), but I’d like to also sort out the question at the MPL level.

dwf commented Apr 16, 2012

Much as I’ve suspected. I’ve patched my own code to just catch the AttributeError and ignore it, so it doesn’t matter much to me, but it might surprise other users who don’t realize what’s going on.

Granted, you’re absolutely right re: MPL, it’s a bit weird that backends are expected to do this monkey-patching, especially if it’s not documented for new backend-writers. It seems like you could probably accomplish this with some backend-specific dispatch mechanism in the context of a more traditional show() , but there might be reasons for the current way of doing things.

jdh2358 commented Apr 16, 2012

This caught me by surprise too — this looks like an undocumented feature. Eg, in backend_tkagg.py, we write (https://github.com/matplotlib/matplotlib/blob/master/lib/matplotlib/backends/backend_tkagg.py#L482):

According to git blame, it’s my fault. I added it in 2007 — matplotlib/matplotlib@884a566. Git has a better memory than I do 🙂

Easiest thing is for you to add it to your backend, and we will document it in backend_bases.py and backend_template.py — I created this issue matplotlib/matplotlib#835

fperez commented Apr 16, 2012

John, wouldn’t it be cleaner to have a show method in the base Figure object, that simply does

? That way it would cover every backend out of the box, without the need to go manually fixing each one (for example, we don’t know if the native OSX one is doing this correctly or not, I can’t test that one).

jdh2358 commented Apr 16, 2012

Figure instance doesn’t know about pyplot. And I’m reasonably sure macosx doesn’t implement this because it did not exist when I made the initial patch, and since it wasn’t properly documented Michiel wouldn’t have known to add it most likely

fperez commented Apr 16, 2012

Understood, but my point stands (perhaps with a different spelling): isn’t it possible to fix this at the base figure/canvas level and have it simply delegate to what the backends already do? It seems that the necessary fix is effectively to copy boilerplate equivalent to:

into every backend. If that’s really the case, then the right solution is to do it once in the right place, instead of having N copies of this more or less identical code in every single backend (with bugs in those who fail/forget to do so).

jdh2358 commented Apr 16, 2012

It could be possible, but these are expressed in the current implementation at the level of the FigureManager. The Figure knows about the FigureCanvas, but not about the FigureManager. FigureManager is an abstraction designed for pyplot, which manages raising the figure etc. People who are embedding mpl in the GUI are probably not using the manager at all. Basically, it is a convenience method hack for pyplot users who want to use a figure method. We could do something like:

but we don’t have anything like this concept currently (it’s a series of monkey patches) and testing and implementing across backends and toolkits is a bit of work. Stay tuned.

Источник

Matplotlib. Урок 1. Быстрый старт

Первый урок из цикла, посвященному библиотеке для визуализации данных Matplotlib. В рамках данного урока будут рассмотрены такие вопросы как: установка библиотеки, построение линейного графика, несколько графиков на одном и на разных полях, построение диаграммы для категориальных данных и обзор основных элементов графика.

Установка

Варианты установки Matplotlib

Существует два основных варианта установки этой библиотеки: в первом случае вы устанавливаете пакет Anaconda , в состав которого входит большое количество различных инструментов для работы в области машинного обучения и анализа данных (и не только); во втором – установить Matplotlib самостоятельно, используя менеджер пакетов. Про установку Anaconda вы можете прочитать в статье Python. Урок 1. Установка .

Установка Matplotlib через менеджер pip

Второй вариант – это воспользоваться менеджером pip и установить Matplotlib самостоятельно, для этого введите в командной строке вашей операционной системы следующие команды:

Первая из них обновит ваш pip , вторая установит matplotlib со всеми необходимыми зависимостями.

Проверка установки

Для проверки того, что все у вас установилось правильно, запустите интерпретатор Python и введите в нем следующее:

После этого можете проверить версию библиотеки (она скорее всего будет отличаться от приведенной ниже):

Быстрый старт

Перед тем как углубиться в дебри библиотеки Matplotlib , для того, чтобы появилось интуитивное понимание принципов работы с этим инструментом, рассмотрим несколько примеров, изучив которые вы уже сможете использовать библиотеку для решения своих задач.

Если вы работаете в Jupyter Notebook для того, чтобы получать графики рядом с ячейками с кодом необходимо выполнить специальную magic команду после того, как импортируете matplotlib ::

Результат работы выглядеть будет так, как показано на рисунке ниже.

Если вы пишете код в .py файле, а потом запускаете его через вызов интерпретатора Python , то строка %matplotlib inline вам не нужна, используйте только импорт библиотеки.

Пример, аналогичный тому, что представлен на рисунке выше, для отдельного Python файла будет выглядеть так:

В результате получите график в отдельном окне.

Далее мы не будем останавливаться на особенностях использования magic команды, просто запомните, если вы используете Jupyter notebook при работе с Matplotlib вам обязательно нужно включить %matplotlib inline.

Теперь перейдем непосредственно к Matplotlib . Задача урока “Быстрый старт” – это построить разные типы графиков, настроить их внешний вид и освоиться в работе с этим инструментом.

Построение графика

Для начал построим простую линейную зависимость, дадим нашему графику название, подпишем оси и отобразим сетку. Код программы:

В результате получим следующий график:

Изменим тип линии и ее цвет, для этого в функцию plot() , в качестве третьего параметра передадим строку, сформированную определенным образом, в нашем случае это “r–”, где “r” означает красный цвет, а “–” – тип линии – пунктирная линия. Более подробно о том, как задавать цвет и какие типы линии можно использовать будет рассказано с одной из следующих глав.

Несколько графиков на одном поле

Построим несколько графиков на одном поле, для этого добавим квадратичную зависимость:

В приведенном примере в функцию plot() последовательно передаются два массива для построения первого графика и два массива для построения второго, при этом, как вы можете заметить, для обоих графиков массив значений независимой переменной x один и то же.

Несколько разделенных полей с графиками

Третья, довольно часто встречающаяся задача – это отобразить два или более различных поля, на которых будет отображено по одному или более графику.

Построим уже известные нам две зависимость на разных полях.

Здесь мы воспользовались новыми функциями:

figure() – функция для задания глобальных параметров отображения графиков. В нее, в качестве аргумента, мы передаем кортеж, определяющий размер общего поля.

subplot() – функция для задания местоположения поля с графиком. Существует несколько способов задания областей для вывода через функцию subplot() мы воспользовались следующим: первый аргумент – количество строк, второй – столбцов в формируемом поле, третий – индекс (номер поля, считаем сверху вниз, слева направо).

Остальные функции уже вам знакомы, дополнительно мы использовали параметр fontsize для функций xlabel() и ylabel() , для задания размера шрифта.

Построение диаграммы для категориальных данных

До этого мы строили графики по численным данным, т.е. зависимая и независимая переменные имели числовой тип. На практике довольно часто приходится работать с данными нечисловой природы – имена людей, название фруктов, и т.п.

Построим диаграмму на которой будет отображаться количество фруктов в магазине:

Для вывода диаграммы мы использовали функцию bar() .

К этому моменту, если вы самостоятельно попробовали запустить приведенные выше примеры, у вас уже должно сформировать некоторое понимание того, как осуществляется работа с этой библиотекой.

Основные элементы графика

Рассмотрим основные термины и понятия, касающиеся изображения графика, с которыми вам необходимо будет познакомиться, для того, чтобы в дальнейшем у вас не было трудностей при прочтении материалов из этого цикла статей и документации по библиотеке matplotlib .

Корневым элементом при построения графиков в системе Matplotlib является Фигура ( Figure ). Все, что нарисовано на рисунке выше является элементами фигуры. Рассмотрим ее составляющие более подробно.

На рисунке представлены два графика – линейный и точечный. Matplotlib предоставляет огромное количество различных настроек, которые можно использовать для того, чтобы придать графику вид, который вам нужен: цвет, толщина и тип линии, стиль линии и многое другое, все это мы рассмотрим в ближайших статьях.

Вторым, после непосредственно самого графика, по важности элементом фигуры являются оси. Для каждой оси можно задать метку (подпись), основные ( major ) и дополнительные ( minor ) тики, их подписи, размер и толщину, также можно задать диапазоны по каждой из осей.

Сетка и легенда

Следующими элементами фигуры, которые значительно повышают информативность графика являются сетка и легенда. Сетка также может быть основной ( major ) и дополнительной ( minor ). Каждому типу сетки можно задавать цвет, толщину линии и тип. Для отображения сетки и легенды используются соответствующие команды.

Ниже представлен код, с помощью которого была построена фигура, изображенная на рисунке:

Если в данный момент вам многое кажется непонятным – не переживайте, далее мы разберем подробно особенности настройки и использования всех элементов представленных на поле с графиками.

P.S.

Вводные уроки по “Линейной алгебре на Python” вы можете найти соответствующей странице нашего сайта . Все уроки по этой теме собраны в книге “Линейная алгебра на Python”.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. Для начала вы можете познакомиться с вводными уроками. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Источник